基于误差分类的风电功率区间评估

韩丽; 乔妍; 景惠甜

doi:10.7500/AEPS20200227014

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基于误差分类的风电功率区间评估

新能源电力系统预测技术及其应用 | 更新时间：2025-06-16

- 基于误差分类的风电功率区间评估
- Interval Estimation of Wind Power Based on Error Classification
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第1期页码：97-104
- 作者机构：
  
  中国矿业大学电气与动力工程学院，江苏省徐州市 221116
- 作者简介：
  
  韩丽(1977—)，女，通信作者，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统自动化、可再生能源发电技术以及电网优化调度等。E-mail：dannyli717@163.com
  乔妍(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：可再生能源预测技术。E-mail：342805461@qq.com
  景惠甜(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：可再生能源预测技术。E-mail：754704445@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61703404)
- DOI：10.7500/AEPS20200227014
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-02-27，
  
  修回日期：2020-06-12，
  
  网络出版日期：2020-08-24，
  
  纸质出版日期：2021-01-10
- 稿件说明：
移动端阅览
韩丽,乔妍,景惠甜.基于误差分类的风电功率区间评估[J].电力系统自动化,2021,45(1):97-104.

HAN Li,QIAO Yan,JING Huitian.Interval Estimation of Wind Power Based on Error Classification[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):97-104.
韩丽,乔妍,景惠甜.基于误差分类的风电功率区间评估[J].电力系统自动化,2021,45(1):97-104. DOI： 10.7500/AEPS20200227014.

HAN Li,QIAO Yan,JING Huitian.Interval Estimation of Wind Power Based on Error Classification[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):97-104. DOI： 10.7500/AEPS20200227014.

摘要

为了提高风电功率的区间评估精度，结合预测误差数据的特性，提出了一种基于误差分类的区间评估方法。首先，引入

-means聚类算法，以欧氏距离为聚类指标对风电预测误差的整体水平进行分类。然后，建立误差区间评估模型，以风电功率数据和历史预测误差为模型输入，以预测误差区间为输出，利用长短期记忆（LSTM）神经网络深度学习模型输入和输出之间的关联。最后，利用Elia网站风电数据进行验证，结果表明，与其他评估模型和传统的误差概率分布方法相比，所提方法更能抓住误差数据的特性，能够得到更为准确的风电功率区间评估结果。

Abstract

In order to improve the interval estimation accuracy of wind power

an interval estimation method based on error classification is proposed combined with the characteristics of prediction error data. Firstly

the

-means clustering algorithm is introduced to classify the overall levels of wind power prediction errors by using the Euclidean distance as the clustering index. Secondly

an error interval estimation model is established

of which the input is the wind power and the historical prediction error

and the output is the prediction error interval. Long short-term memory (LSTM) network is utilized to deeply learn the correlation between the input and output of the model. Finally

the wind power data from Elia website is used for verification. The results show that

compared with other estimation models and traditional error probability distribution methods

the proposed method can capture the characteristics of prediction error data and obtain more accurate interval estimation results of wind power.

关键词

Keywords

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